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基于果蝇算法与自适应性遗传算法组合优化神经网络的光伏电站短期出力预测
被引:7
作者
:
论文数:
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机构:
任家铭
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机构:
李灿
姚李孝
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机构:
西安理工大学水利水电学院
姚李孝
机构
:
[1]
西安理工大学水利水电学院
来源
:
电网与清洁能源
|
2018年
/ 34卷
/ 09期
关键词
:
光伏出力预测;
BP神经网络;
自适应遗传算法;
果蝇算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM615 [太阳能发电];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
0807 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
光伏电站的输出功率会随着很多因素发生波动,若能够提高光伏系统出力预测的准确性,则能有效地降低光伏电站并网后对电网造成的冲击,提高电力系统的稳定性。建立了果蝇算法与自适应遗传算法组合优化的BP神经网络的预测模型。从预测结果可以发现,采用组合优化算法的BP神经网络模型能够有效避免地BP神经网络易陷入局部极小值点的缺陷,相比于仅优化权值和阈值的BP神经网络模型提高了预测精度,具有一定的应用价值。
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